Distributed multivariate regression with unknown noise covariance in the presence of outliers: an MDL approach
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/97423
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2016
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjecteTECNICAS DISTRIBUIDAS PARA LA GESTION Y OPERACION DE REDES DE COMUNICACIONES CELULARES INALAMBRICAS, DE SENSORES Y DE LA RED ELECTRICA INTELIGENTE (MINECO-TEC2013-41315-R)
TECNICAS DISTRIBUIDAS PARA LA GESTION Y OPERACION DE REDES DE COMUNICACIONES CELULARES INALAMBRICAS, DE SENSORES Y DE LA RED ELECTRICA INTELIGENTE (MINECO-TEC2013-41315-R)
COMUNICACIONES Y PROCESADO DE SEÑAL EN ESCENARIOS ADVERSOS - 1 (MINECO-TEC2013-47020-C2-2-R)
TECNICAS DISTRIBUIDAS PARA LA GESTION Y OPERACION DE REDES DE COMUNICACIONES CELULARES INALAMBRICAS, DE SENSORES Y DE LA RED ELECTRICA INTELIGENTE (MINECO-TEC2013-41315-R)
COMUNICACIONES Y PROCESADO DE SEÑAL EN ESCENARIOS ADVERSOS - 1 (MINECO-TEC2013-47020-C2-2-R)
Abstract
We consider the problem of estimating the coefficients in a multivariable linear model by means of a wireless sensor network which may be affected by anomalous measurements. The noise covariance matrices at the different sensors are assumed unknown. Treating outlying samples, and their support, as additional nuisance parameters, the Maximum Likelihood estimate is investigated, with the number of outliers being estimated according to the Minimum
Description Length principle. A distributed implementation based on iterative consensus techniques is then proposed, and it is shown effective for managing outliers in the data.
CitacióLópez, R., Romero, D., Sala, J., Pages, A. Distributed multivariate regression with unknown noise covariance in the presence of outliers: an MDL approach. A: IEEE Statistical Signal Processing Workshop. "2016 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP) took place 25-29 June 2016 in Palma de Mallorca, Spain". Palma de Mallorca: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2016.
ISBN978-1-4673-7802-4
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/document/7551769/
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
file_1812.pdf | 355,2Kb | Visualitza/Obre |